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数据“高阶神器”【友盟+】U-Dplus:轻松将业务数据做“活”
随着我们对业务的场景越来越清晰,对数据的个性化要求也越来越明显,能贴近业务的数据才能帮助我们把业务做活。那么,数据到底应该如何获取?哪些维度的数据可以结合在一起用?
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数据营销
随着我们对业务的场景越来越清晰,对数据的个性化要求也越来越明显,能贴近业务的数据才能帮助我们把业务做活。那么,数据到底应该如何获取?哪些维度的数据可以结合在一起用?在日前U-Time 杭州站活动中,【友盟+】智能分析U-Dplus产品负责人,为我们分享了日常运营中数据配合场景使用的典型性案例。 一、数据服务需求的个性化、精细化必不可少 1、个性化表现 行业不同、业务不同,每一个不同业务需要不同数据。职能不同,市场同学关注推广、产品同学关注流程与设计、运营同学关注内容流量! 2、精细化的表现 做决策时,需要精细维度提供数据佐证。例如做推广渠道的决策时,需要判断来源好不好?不仅仅看来源报表数据、还要考察渠道留存,渠道转化。 另一个是,行业新动向。很多做智能电器上大屏产品的人,希望能通过采集到网站、APP端兴趣数据,针对个人在其家中的电器上个性化的投放其感兴趣的菜谱、食材。这就需要对我们有能力对每一个用户有分析能力,即精细化。 二、【友盟+】智能分析U-Dplus:精细化数据运营良方 U-Dplus背靠【友盟+】数据。基于100万APP和500万网站,挖掘出各种维度的人群标签,在U-Dplus里实现人群画像、分群的结合。 U-Dplus如何工作? 1、数据接入 2、前端产品做相关数据处理以及重建 数据接入,提供一套HTTPS数据传输协议,允许拼装行为数据包传入系统。并提供多平台SDK,包括网站上JS、应用端的安卓,iOS等等,通过这些方法标准化传输个性化采集埋点数据。在分析呈现上提供了计算查询模块,看板的定义模块。对接精细化分群,分群可以对接画像,以及推送、在线参数服务。 应用案例解析 在案例之前先提两个功能: 1、细分 针对采集到的用户行为,按照行为维度做精细化拆解。行为可以理解成用户做的事情,包括浏览、注册、下单,这个都属于行为。 2、漏斗工具,就是转化率分析 这个功能聚焦在行为间的转化,漏斗的结果还可以按照维度再进行下钻。 案例一:找到“站内搜索词”,评估搜索情况,以作为内容运营的数据支持 1、首先统计出都有哪些站内搜索词。 2、找到有很多搜索量,但没有搜索结果的词。 3、找到有很多搜索量,但点击结果页面却很少的词。 部署代码 在搜索结果页埋点,记录搜索词和结果条数。然后,在点击搜索结果条目时埋点,记录触发该点击的搜索词、被点击的条目页面名称。 1、站内搜索词(区分有结果、无结果)获取实时热搜词 在“细分”功能里,选择搜索结果页所埋点的事件,按照“搜索词”属性细分。就可以拿到每个搜索词的搜索量。 2、找到搜索多,但无结果的词,用以补充内容 现在搜索词,在这些词里,是不是都有搜索结果条目呢?在触发搜索,得到搜索结果页的时候,搜索结果页前端已经可以读取到搜索结果条目明细和条目数量,故埋点时可以按照条目数量是否为0,写入一个“属性”,在分析时,就可以在“细分”中,把“是否有结果”当做细分的附加条件,得到这样的结果。 如图所示,屠呦呦没有搜索结果,这个热点你要补充内容进去。 3、 找到搜索多,但“点击情况少”的词,补充内容 搜索与点击结果是一个过程,可以把它设定成一个漏斗,观察整体站内搜索转化情况,再按照搜索词细分漏斗,就能得到每个搜索词从被触发搜索到点击搜索结果的转化率: 下图中喝三年豆浆患癌,搜索16次,但转化情况并不好,那你可能就需要去看一下相关的结果是什么。分析一下内容是不是有问题,进行针对性调整。 像这个艾滋病,转化情况也不乐观,同样可以关注并分析一下 案例二:购买者地区和商品产地之间的倾向关系分析 想知道不同购买者地区更倾向于什么商品品类、商品产地,以便优化我针对购买者地区的推广方案,我要怎么分析呢?首先,按地区查看每一个地区的用户购买的商品品类情况,第二,按地区查看该地区用户重点关注的商品产地 部署代码 在用户进入APP时,APP会提示用户选择所在地区,用户进行选择后,埋点,为用户打上所在地区相关属性。 第二:在商品付款时,埋点采集付款行为,并且把付款商品的产地,商品名称以及金额作为属性。 进入细分看一下数据: 1、按地区查看,每一个地区的用户购买的商品品类情况 在“商品付款成功”行为里,按地区和品类细分统计结果。 可以看到,北京地区的用户更喜欢进口水果。山东地区用户却截然不同,海鲜并未上榜,他们更倾向于购买国产水果,通过这个数据,如果我原本准备为山东地区用户人推送海鲜广告活动,那其实这个推送方案可能就需要做一些调整了。 2、按地区查看,该地区用户重点关注的商品产地 从上面的统计结果,我们了解到北京用户更倾向于购买进口水果,那对于“进口水果”这个品类,进口水果的产地用户又有什么倾向性呢? 在“商品付款成功”行为里,我们用筛选功能指定仅查看“进口水果”这个品类的数据,然后按购买者地区和产地来细分数据。得到这样的结果。 我们发现泰国,海南,越南,比较受北京用户的喜欢。可以针对北京用户做有针对性的运营推广。 案例三:P2P网站 对于P2P网站的推广效果监控,市场人员最关注的是引入用户的投资情况,怎么做? 1、首先,获得“到达量”数据, 2、其次,统计不同渠道的“投资额” 部署代码 1、标记广告渠道,【友盟+】智能分析U-Dplus支持按照landing page页面URL中的utm参数自动解析出渠道标记,utm大家做推广都知道,就是业内记录广告渠道信息的通用参数,包括渠道,广告计划,购买的关键词等等,共五个位置。我们只需要在投放广告时在到达页做好utm标记,就能够由U-Dplus自动为访客身上打上渠道标记了。 2、在用户浏览landing page页面时,埋点采集一下到达行为。 3、在用户完成投资操作后,埋点记录一下投资的产品名,以及投资金额! 进入“细分” 1、选择“广告到达”行为 ,按utm_source来细分查看,这样就获取到了每个广告的到达量。 2、要看某一个渠道引入用户所产生的投资金额,要怎么处理额?在细分里面U-Dplus提供一些“计算模式”,可以把某一个属性值做累加、平均等计算,在这个场景中,我们需要把“投资额”这个属性做累加操作,再按照渠道细分来看,最后就拿到了每个渠道引入用户的总投资额。 U-Dplus中针对来源的utm属性是自动标记在人身上,所以广告用户的所有后续行为都会待有该标签,于是我们观察广告的投资转化效果就不再需要限制在某个固定的时间段里,只要投资产生了,就可以记录下来。这样的数据,对于我们分析转化效果更准确,比较符合实际情况。 【友盟+】智能分析U-Dplus产品已经上线了,如果有一些个性化的需求,有一些想分析的点,进入【友盟+】官网,申请试用智能分析U-Dplus,我们会有专门的同学进行审批!
责编:胡雪妍
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